1.概念 2.Split机制 3.MR Shuffle过程 4.MR中REDUCE与MAP写作过程 5.MR全貌

MapReduce 框架默认的 TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片,如果有大量小文件,就会产生大量的 MapTask,处理小文件效率非常低. CombineTextInputFormat:用于小文件过多的场景,它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中,这样,多个小文件就可以交给一个 MapTask 处理. CombineTextInputFormat 切片机制过程包括:虚拟存储过程和切片过程二部分 假设 setMaxInputSplitSize 值为 4M,有如下四

MapReduce 默认使用 TextInputFormat 进行切片,其机制如下 (1)简单地按照文件的内容长度进行切片 (2)切片大小,默认等于Block大小,可单独设置 (3)切片时不考虑数据集整体,而是逐个针对每一个文件单独切片 例如: (1)输入数据有两个文件: filel.txt 320M file2.txt 10M (2)经过 FilelnputFormat(TextInputFormat为其实现类)的切片机制运算后,形成的切片信息如下: filel.txt.splitl--0~1

一. MapTask并行度决定机制 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度 那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢? 1.1 mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 (3)注意:b

1.FileInputFormat切片机制 切片机制 比如一个文件夹下有5个小文件,切片时会切5个片,而不是一个片 案例分析 2.FileInputFormat切片大小的参数配置 源码中计算切片大小的公式 切片大小设置 获取切片大小API 3. CombineTextInputFormat切片机制 框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片,不管文件多小,都会是一个单独的切片,都会交给一个MapTask,这样如果有大量小文件,就会产生大量的MapTask,处理效率极其

hive --define --hivevar --hiveconf set 1.hivevar命名空间 用户自定义变量 hive -d name=zhangsan hive --define name=zhangsan hive -d a=1 -d b=2 效果跟hivevar是一样的 hive --hivevar a=1 --hivevar b=2 引用hivevar命名空间的变量时,变量名前面可以加hivevar:也可以不加 set name; set name=zhangsan; set

有时候需要给函数设置超时机制,以防止它卡住我们的程序,这里可以用python的signal模块,signal模块可以实现程序内部的信号处理. # coding:utf8 import time import signal # 自定义超时异常 class TimeoutError(Exception): def __init__(self, msg): super(TimeoutError, self).__init__() self.msg = msg def time_out(interval

Hive设置配置参数的方法 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: (2).命令行参数: (3).在已经进入cli时进行参数声明. 方法一:hive-site.xml配置参数 在Hive中,所有的默认配置都在 "{HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml "文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个 "hive-site.xml" 文件,放

1.修改环境变量 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 2.命令行参数 -e : 执行短命令 -f :  执行文件(适合脚本封装) -S : 安静模式,不显示MR的运行过程 -hivevar : 传参数 ,专门提供给用户自定义变量. -hiveconf : 传参数,包括了hive-site.xml中配置的hive全局变量. [root@host shellcode]# cat hivesql.txt                              select

hive利用hdfs存储数据文件,利用MapReduce查询数据. 数据库:支持在线联机业务(实时.事务控制) 数据仓库:存储历史数据,面向主题的.主要用于离线数据分析的.

Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是:(1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件:(2).命令行参数:(3).在已经进入cli时进行参数声明.下面分别来介绍这几种设定. 方法一: 在Hive中,所有的默认配置都在${HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个hive-site.xml文件,放在${HIVE_HOME}/conf目录下.里面可以对一些配置进行个性化设定.在hiv

总体来说大概有以下2个大的步骤 1.连接集群(yarnrunner或者是localjobrunner) 2.submitter.submitJobInternal()在该方法中会创建提交路径,计算切片(writesplits),生成job.xml在路径下,提交job等 下面用windows下执行mr程序的过程进行源码分析,先把你的hadoop所在的盘符下的tmp文件清空.我的是d:/tmp 1.debug执行driver,进入waitForCompletion,然后进入conect(),可以看到

到hive目录下的hive-site <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> </property> 重启cli 成功,不用重启hive

MapTask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度那么,mapTask并行实例是否越多 越好呢?其并行度又是如何决定呢?Mapper数量由输入文件的数目.大小及配置参数决定: MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段:Map阶段Reduce阶段. Map阶段由一定数量的Map Task实例组成,例如: 输入数据格式解析:InputFormat 输入数据处理:Mapper 本地规约:Combiner(相当于local reducer,可选) 数据分组:P

[文件]>[共享]>[服务]>[覆盖原有服务]或[创建新服务] 设置好相关参数后,会弹出"服务编辑框": 进入"缓存" 1."绘制此地图服务"中选择"使用缓存中的切片"(此处选择"使用缓存中的切片"才能在左侧子菜单中"缓存"出现子选项"高级设置"): 2.缓存设置 "切片方案"选择默认的"ArcGIS Online/Bi

mysql的设置 在要作为元数据库的mysql服务器上建立hive数据库: #建立数据库 create database if not exists hive; #设置远程登录的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION; #刷新配置 FLUSH PRIVILEGES; 或者创建专门访问hive的用户: CREATE USER 'hive'@'localhost' IDEN

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

一.Fetch抓取 1.理论分析 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等

基本函数 SHOW FUNCTIONS; DESCRIBE FUNCTION <function_name>; 日期函数 返回值类型 名称 描述 string from_unixtime(int unixtime) 将时间戳(unix epoch秒数)转换为日期时间字符串,例如from_unixtime(0)="1970-01-01 00:00:00" bigint unix_timestamp() 获得当前时间戳 bigint unix_timestamp(string

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (